Java动态代理

解决的问题

在直接访问对象时带来的问题,比如说:要访问的对象在远程的机器上。在访问此对象时加上一个对此对象的访问层。
Java动态代理实现方式:

  • JDK 自带的动态代理
  • Cglib动态代理

JDK 自带的动态代理

public  interface People
{   
	/**
     * 交谈
     */
     void speak();
}

在实例化test这个对象的时候,我们调用了Proxy的newProxyInstance方法

public class test implements InvocationHandler {
	private People people;
	// 获取被代理对象信息
	public Object getInstance(People people) {
		this.people = people;
		Class clazz = people.getClass();
		return Proxy.newProxyInstance(clazz.getClassLoader(), class.getInterfaces(), this);
	}
	@Override
	public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
		method.invoke(people);
		return null;
	}
}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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